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什么是卷积神经网络?为什么它们很重要

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积神经...

嵌入纬度。特征大校特征数量。本层丢弃参数概率。隐藏层纬度。每次梯度下降样本大校迭代次数。序列长度。最大词数。最小词数。窗口大校

看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错,那么通过2层的神经网络就能胜任。 对于MNIst数据集(28*28的手写数字),2层神经网络准确率可达99%,svm也有98%以上。 以上实现非常简单,matlab已经有现成工具箱。 卷积神经网络通常用于更加复杂...

可能是因为你网络参数少,或者学习速度比较大

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。 BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然...

抱歉我也不懂。。。 你可以试着解释一下,万一我懂了,别人也就懂了。

1*1卷积的主要作用有以下几点: 1、降维( dimension reductionality )。比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积,那么结果的大小为500*500*20。 2、加入非线性。卷积层之后经过激励层,1*1的卷积在前一层的学习...

主要它引入了特征训练的方式,以前传统做法都是人为的用一些算子提取特征(例如小波、边缘提取之类的),特征训练的方式可以让网络寻找最适合的特征 另外,栈式网络训练的方式也是的深度(多层)的网络训练成为可能,不然计算量太大,或者存在梯...

一般情况下,大小(size)是预定义的,参数是学习获得的

periences, what associations should we

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